The Journal of Chemical Physics· 2026Q1
Moleküler orbitallerin tensör tren sıkıştırması
Tensor train compression of molecular orbitals
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir dik tensör tren çapraz yaklaştırma (TT-Cross-Orth) yöntemi, Hartree-Fock ve DFT hesaplamalarından elde edilen moleküler orbitallerin üstel sıkıştırılmasını sağlar; kuantize tensör trenler (QTT) en verimli format olarak belirlenmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yeni bir TT-Cross-Orth yöntemi, Hartree-Fock ve DFT orbitallerini tensör trenlere (TT) ayrıştırır.
- Yaklaşım hatası, incelenen tüm moleküler sistemler için TT-rank ile üstel olarak azalır.
- Kuantize tensör trenler (QTT), en verimli TT formatı olarak belirlenmiştir.
- Yarı-periyodik ve simetrik yapılar (örn. grafen, polialanin helisleri), sistem boyutuyla alt-lineer rank büyümesi sergiler.
- TT-Cross-Orth, standart TT-Cross'a kıyasla kararlılığı artırır ve fonksiyon değerlendirmelerini azaltır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This work systematically investigates the tensor train (TT) compressibility of gridrepresented Hartree-Fock and Density Functional Theory orbitals across a range of molecular systems and TT formats (standard, quantized, and z-permuted quantized). To overcome limitations of current TT solvers, we employ a novel orthogonal tensor train cross approximation (TT-Cross-Orth) to decompose Hartree-Fock and DFT orbitals into TTs, enabling the study of large molecules. We find that the approximation error decreases exponentially with TT-rank for all systems studied and identify QTT as the most efficient TT format. Furthermore, we identify quasi-periodic and symmetric structures-including graphene, graphite layers, and polyalanine helices-as particularly favorable candidates exhibiting sublinear rank growth with system size. The tensor train approach automatically compresses quasi-symmetries and systems with symmetry defects, which makes it an attractive approach for materials science applications. TT-Cross-Orth enforces orthogonality during the decomposition, thereby improving stability and reducing the number of function evaluations compared to standard TT-Cross. These findings establish an empirical foundation for the development of scalable tensor network methods for HF and DFT.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The Journal of Chemical Physics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Matematik
Computational MathematicsMathematics